摘要：眨眼检测在多种实际应用场景中起着关键作用,如眼病检测、人机交互、疲劳驾驶预防等。针对来自人体的伴生干扰会严重影响眨眼信号的特征提取问题,本文提出一种非线性独立分量分析框架的自监督深度对比学习方法来分离眨眼和伴生干扰。本文设计一个基于时间相关性的分离网络ES-Net1,该网络将具有时间相关和时间不相关的两个正负样本序列作为网络的输入,通过ES-Net1内部的特征提取器恢复眨眼和伴生干扰信号的时间结构,从而实现非线性混合信号的分离。本文基于TI公司的AWR1642毫米波雷达平台实现mmBlinkSEN原型系统,通过14 000组数据验证mmBlinkSEN的有效性。实验结果表明,在存在人体伴生干扰情况下,mmBlinkSEN对眨眼频率的检测精度高达88%。

摘要：针对传统SURF算法(speeded up robust features)在拼接高分辨率无人机航拍图像时运行速度慢、特征匹配率低的特点,提出了一种基于IB-SURF(image block-SURF)技术的无人机图像拼接算法。结合无人机定位定姿系统(position and orientation system,POS)求取图像重叠区域;构造掩模在无人机图像重叠区域检测特征点,减少特征提取时间;借助图像分块(image block,IB)的思想对图像划分网格,精简筛选特征点;引入Neighborhood-KNN(neighborhood-K nearest neighbors)进行特征点匹配,提高图像匹配效率。实验结果表明,IB-SURF算法有较快的运行速度和较高的特征匹配率,平均特征匹配率达到84.3%,特征匹配正确率超过95.1%,为图像高质量拼接提供了技术基础。

摘要：针对机载LiDAR点云数据的屋顶面提取过程中因受植被影响导致提取精度低的问题,提出了一种基于区域生长的屋顶面点云提取算法。进行滤波处理得到非地面点云,利用屋顶面点云邻域特征信息提取屋顶面种子点,引入植被指数和RGB差值信息作为生长约束条件对屋顶面点云进行生长分割,利用屋顶面的高程与面积值对提取结果进行过滤优化,得到屋顶面点云。选取了农村、城市、工厂三组不同场景的测试数据进行实验,结果表明:Kappa系数分别达到了97.29%、97.82%、97.13%,算法可实现较好的建筑屋顶面提取效果,且针对不同建筑场景具有良好的适应性。

摘要：基于K均值(K-Means)聚类算法进行聚类分析,将气象条件分为三类,并且分析和阐述各类气象条件的特征.针对气象监测数据和空气污染物的时间序列特点,设计基于长短时记忆(LSTM)神经网络的空气污染预测模型.将时空相关性与长短时记忆神经网络算法进行有效的融合,提出基于时空相关性的长短时记忆(SK-LSTM)神经网络的空气污染预测模型.通过空间划分,空间聚集以及空间插值,获得目标区域和周围区域的历史空气质量检测数据和历史气象监测数据,然后通过等权融合方法将时间数据和空间数据进行融合,并将其作为SK-LSTM神经网络算法的输入,最终输出的结果为带有区域协调的污染物浓度预测值.该算法能有效对空气中污染物的浓度进行更准确、高效的预测.最后通过数值仿真验证所提算法的有效性.

摘要：目的探讨高度近视性白内障(HMC)和年龄相关性白内障(ARC)患者泪液微生物组构成的差异,为白内障的微生物学研究提供新的视角。方法采用前瞻性研究设计,分别从15例HMC患者和15例ARC患者中收集泪液样本。应用16s RNA高通量测序技术分析微生物DNA,并结合非度量多维尺度分析(NMDS)和主成分分析(PCA)对微生物群落多样性进行评估。使用PERMANOVA对两种类型白内障患者的泪液微生物组成进行比较。结果HMC组和ARC组在厚壁菌门、变形菌门和放线菌门的平均占比分别为(33.29±6.96)%,(21.20±6.22)%,(9.83±6.88)%。具体到属水平,HMC组的棒状菌属、链球菌属和沙雷氏菌属丰度最高,而ARC组则为沙雷氏菌属、棒状菌属和葡萄球菌属。在HMC组中,棒状杆菌属的丰度显著升高(P0.05)。Beta多样性分析和置换多变量方差分析(PERMANOVA)进一步证实了HMC组和ARC组间存在显著的微生物组成差异(P<0.05)。微生物组代谢功能预测显示两组患者泪液中微生物组主要关联于短链脂肪酸、抗氧化剂、B族维生素等代谢功能。结论HMC和ARC患者的泪液微生物组成存在差异,这可能与两种白内障不同的病理过程有关,为进一步研究白内障的微生物学机制及其在白内障预防和治疗中的潜在应用奠定了基础。

摘要：为了降低高性能混凝土(HPC)成本,目前常掺入不同种类的骨料部分或完全取代普通砂石,但利用多孔粗骨料制备HPC的研究极少。本文采用5~10mm多孔粗骨料全替代普通石子试制HPC,在低水胶比下,因其孔洞丰富导致拌合困难,因此提前用附加用水将粗骨料润湿;基于4因素4水平的正交试验,研究了不同因素对混凝土工作性能和力学性能的影响,利用Design-expert软件对多孔粗骨料HPC配合比进行设计。结果表明:当水胶比为0.28时,胶集比为0.51、砂率为42%、减水剂用量为0.2%且骨料附加用水量在7.618%~7.973%时,利用多孔粗骨料可制备出抗压强度≥60MPa且流动扩展度≥500mm的HPC;对抗压强度、扩展度影响最大的因素分别为砂率和骨料附加用水量;提出了抗压强度和扩展度经验计算公式;配比优化试件微观分析表明吸水后的多孔粗骨料有一定内固化作用,浆体和骨料结合程度较高,混凝土内部孔隙以无害、少害孔为主,保证了试件的强度。

摘要：以北柴胡根为试材,采用高通量转录组测序方法,获得uingene序列信息,研究分析SSR分布、基元特征,设计、验证EST-SSR引物的有效性,为开发、丰富EST-SSR分子标记奠定基础。结果表明:从北柴胡根转录组中共筛选到31176个SSR位点,分布于21732条unigenes,出现的频率为20.08%,分布密度为3.20个/10 kb,主要重复基元类型以二核苷酸最为丰富,共21056个,占SSR位点总数的67.54%;其次是单核苷酸和三核苷酸,分别占总SSR的19.05%和12.07%;四核苷酸~六核苷酸重复基元数量均较少。不同核苷酸基序类型共有131种基元,重复基元次数在5~11次的数量最多,占SSR总数的91.7%,且长度基本小于15 bp,其中AT/AT和AC/GT这两种基元在二核苷酸中出现频率最高。2064条和1004条含有SSR位点的unigenes分别注释到GO和KEGG通路,获得注释的基因功能主要与基础代谢相关。从22090对具有潜在多态性的EST-SSR引物中,随机挑选20对引物对3个北柴胡种质DNA进行PCR扩增,扩增成功率最高达85%。北柴胡根转录组SSR位点丰富、可用性较强,将促进柴胡的种质资源评价及分子标记辅助育种等工作。

摘要：为探讨‘秋月梨’采后生理特性和保鲜技术,测定(20±1)℃常温下果实呼吸强度和乙烯释放速率,并设计了自发气调包装(MAP)、MAP与1-甲基环丙烯(1-MCP)结合(MAP+1-MCP)处理后于常温贮藏12 d,以及在逐步降温冷藏和直接冷藏两种降温方式下,开展MAP、MAP+1-MCP、MAP与乙烯吸收剂(EA)结合(MAP+EA)处理后,进行(0±0.5)℃低温贮藏210 d,继续常温货架7 d,定期测定指标。结果表明:常温贮藏期间,‘秋月梨’呼吸跃变高峰不明显,乙烯释放速率很低,在24 d时出现高峰,推测‘秋月梨’为非典型呼吸跃变型果实。常温贮藏试验表明,MAP和MAP+1-MCP处理均可有效延缓‘秋月梨’果实硬度下降,抑制可溶性固形物含量(SSC)升高。低温贮藏试验表明,与MAP单一处理相比,两种降温方式下,MAP+EA处理均可降低果实的裂皮指数,但对果实品质、腐烂率、果心褐变指数和果肉褐变率无显著影响;直接冷藏时,MAP+1-MCP处理可明显抑制冷藏期间果实裂皮,减少货架期间果实腐烂率,但逐步降温方式会增加冷藏和货架期果心褐变指数和冷藏期果肉褐变率。因此认为,‘秋月梨’长期冷藏时,应采用1-MCP处理后直接入库冷藏。

摘要：为了确保水上应急救援的及时性和可靠性,提高水上应急救援装备的智能化水平,提出一种水上应急救援无人船系统。首先提出落水人员识别模块,基于深度学习的单阶段检测算法,选择YOLOv5作为救援目标检测的网络模型,能够实现目标精准检测;以针孔相机模型的定位算法,定位落水人员的位置;在此基础上研究自主导航模块,通过LOS制导算法,实现应急救援无人船的自主导航和避障,通过轨迹跟踪实验,达到较好的跟踪效果;最后设计的自动救援模块,当距离目标点1 m范围内由救生系统抛掷救生圈实现救援。实验结果表明,能够满足江河湖泊应急救援的需求,提高救援行动的成功率。

摘要：在建筑表皮部署光伏(PV)是有前途的策略,可以使建筑生产可再生能源并实现社会的碳中和目标。当前缺乏用于光伏建筑集成设计和效益评估的建筑精细化实景建模方法,难以对光伏的产能和视觉效果进行详细分析,形成合理方案。以无人机倾斜摄影测量技术为基础,结合参数化分析和美学设计方法,探索出用于建筑表皮光伏设计和效益评估的整体性方法。对天津市一教育性建筑进行了案例研究,得到了优化的光伏组件部署方案和产能潜力评估结果。为今后更多建筑的屋顶、立面光伏设计提供理论依据和方法借鉴。